基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的流态天线系统信道状态信息估计

张开发
• 2026/5/9 7:03:34 • 15 分钟阅读

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基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的流态天线系统信道状态信息估计
基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的流态天线系统信道状态信息估计1. 引言流态天线系统（Fluid Antenna System, FAS）是一种新兴的无线通信技术，其核心思想是通过在天线面板上连续移动或切换可重构辐射像素（port）的位置，获得额外的空间自由度，从而有效对抗衰落、提升信道容量。与传统固定位置的天线阵列不同，FAS允许天线端口在有限的二维区域内连续移动，这引入了新的信道建模挑战：信道状态信息（Channel State Information, CSI）不仅随时间变化，还随天线端口位置变化而变化，形成一个高维的时间-空间随机场。准确、低开销地估计FAS的CSI是实现其潜在增益的关键前提。信道估计的传统方法包括最小二乘（LS）、最小均方误差（MMSE）等，但它们通常要求已知信道统计特性或大量导频开销。对于FAS，由于端口位置可调，信道响应呈现高度非线性和时间相关性。递归神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）——能够有效捕捉时序依赖关系。双向LSTM（Bi-LSTM）更进一步，通过同时利用过去和未来的上下文信息，对于非因果或离线处理场景（如数据集后处理、训练中的标签引导）能够显著提升估计精度。本任务旨在使用PyTorch实现一个Bi-LSTM模型，基于带噪声的观测序列来估计FAS信道的真实复增益（或幅度/相位），并可视化预测结果与真实值的对比。本文档将提供：仿真数据集生成：模拟FAS信道随时间及端口位置变化的动态特性；Bi-LSTM模型设计：包括输入特征构造、双向信息融合、输出层映射；训练策略：损失函数、

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